Пролог
Память, процессор, сеть и диск. Вот они четыре системных ресурса без которых ни одно приложение жить не может:
К этой четверке я бы добавил энергопотребление. Кто знает, возможно со временем в блоки питания будут встраивать счетчики энергопотребления и Windows будет считать микро- и нано-ватты так же точно как и четверку выше. Если вдруг это случится возможно моя заметка окажется одной их первых о мониторинге и профилировании энергопотребления :)
Для ЦП и памяти есть JetBrains, Для дисковой очереди - MS SQL Express и старше. Для трафика - ни-че-го :(
- А зачем задумываться над количеством трафика?, резонно звучит легкомысленный вопрос,
- Гигабитная копеешная сеть легко справится с трафком большим, чем может обработать моя система N! Нечего трафик профилировать!
Я тоже так думал, пока однажды техдир не предложил мне исправить очень медленную работ системы, в разработке которо я учавствую. Оказалось, что клиент связал компоненты системы по интернету на платном канале толщиной всего 2Mбит!
Traffic Statisic Behavior
Профилирование трафика критически необходимо для случаев медленного либо дорогого трафика. Т.е. необходимость профилирования трафика между компонентами возникает в двух случаях:
- Клиенты используют платные каналы связи между компонентами системы и активно требуют минимизации расходов на трафик
- Клиенты используют медленные каналы связи и выражают недовольство производительностью на медленных каналах связи.
Мне хотелось добиться максимальной изоляции клиентского кода от инфраструктуры, реализующей удаленные вызовы. Необходимость вызвана не простой прихотью, а потребностью миграции на WCF от Remoting продукта, в разработке которого я участвую. В нем используется Sink на сервере, который на каждый удаленный вызов вызывает делегат и передает в нем:
- Тип серверного объекта и имя метода
- Кол-во переданных и полученных байт
Реализация делегата накапливает сумму трафика и группирует по типам и методам удаленных вызовов.
Behavior, о котором сейчас идет речь, реализует ту же концепцию для WCF. Небольшое отличие заключается в идентификации удаленного вызова. Вместо типа и метода используется имя Action. Вся работа behavior заключается в вызове делегата на каждую пару запрос-ответ:
delegate void Handler(string action, long requests, long recieved, long sent);
Для облегчения такой рутины библиотека включает класс TrafficStatistic, реализующий кандидат на обработчик делегата:
public void Merge(string action, long requests, long recieved, long sent)
Сколько трафика стоит определенная работа?
Этот вопрос – это начало, побудительный мотив, движущая сила и определяющий business value профилирования. На основе ответа становится легко доступным два простых в реализации шага:
- Поиск бутылочного горлышка - самого «тяжелого» запроса, или запросов
- Рефакторинг клиентской и или серверной стороны рядом с бутылочным горлышком с целью снижения трафика
Обычно рефакторинг не требуется. Концептуальной перестройки логики мне не потребовалось ни разу. Меня всегда выручало два способа которыми сейчас поделюсь:
- Кэширование нужных данных
- Удаление ненужных из сообщений
Возвращаясь к вопросу в заголовке. Поначалу я делал копии отчета, об оригинале отчета дальше расскажу, перед и после выполнения некоторой работы. Затем пробегал оба отчета глазами и легко находил самый тяжелый запрос. Со временем меня это стало утомлять – намного увлекательней, обнаружив бутылочное горлышко, точно и быстро это самое бутылочное горло устранить.
Параллельно есть возможность в коде точно замерить трафик и его структуру. Достаточно перед и после определенной работы сохранить в памяти трафик и структуру (трафик и структура описывается экземпляром TrafficStatistic) и потом вычесть «перед» из «после». Получится очень точно и наглядно. Это очень красивая возможность. Я о такой удобной возможности подумал сразу и реализовал по аналогии с JetBrains dotTrace Profiler и его SDK. Увы и ах – с трафиком точной подсчет пока не пригодился.
В сухом остатке мне оказалось лень заниматься вычитанием и делать копии отчетов структуры трафика в первом случае. Мне так же оказалось лень искать точки съема показаний трафика в коде для второго случая. Все благодаря тому же dotTrace от, не рекламы ради, JetBrains.
Ну действительно, когда память и CPU надо профилировать, то достаточно в GUI нажать «Start profiling» перед, и «Get Snapshot» после. А когда трафик приходится профилировать, нужно искать отчет структуры трафика и выискивать глазами разницу, а потом еще и с клавиатурой калькулятора упражняться в вычитании натуральных чисел. В итоге лень взяла свое – и появилась GUI Traffic Profiler с кнопками Start & Stop и немедленным отчетом о структуре трафика. Не хотел показаться нескромным, но все как у JetBrains.
Voilà:
